著者

尾木 雄貴 大山 航 若林 哲史 木村 文隆

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. CNR, クラウドネットワークロボット

巻号頁・発行日

vol.113, no.432, pp.95-96, 2014-02-06

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本人確認は,個人情報の保護や不正アクセス防止に重要な問題である.そのため,安全性の高いバイオメトリクスへの期待が高まっている.その中でも署名照合はデータ取得に対する社会的受容性が高いため,数多くの研究が行われている.しかし,それらの多くは単一言語に特化している.本研究では,複数の異なる言語の署名に対して同じ手順を適用し異なる言語の署名に対しても性能が安定した署名照合の手法を提案する.提案手法では,1つのオンライン署名データから2パターンの画像を生成する.各画像から濃度こう配特徴を抽出し,それぞれのマハラノビス距離を求める.得られた2つのマハラノビス距離を新たに2次元特徴ベクトルとし,これをあらかじめ真筆,偽筆の2クラス分類を行うように学習させたSVMで識別する.この手法により,中国語8.87%,オランダ語8.90%の等価エラー率が得られた.